Überwachen Sie Ihre KI-Agenten im Produktivbetrieb
Produktionstracing und Analysen für KI-Agenten. Untersuchen Sie die von Ihnen instrumentierten LLM-Aufrufe, Agentenschritte, Abrufe und Tool-Interaktionen mit Verknüpfungen von operativen Signalen zu Trace-Nachweisen.
Die Herausforderung
Herkömmliche Monitoring-Werkzeuge verstehen KI-Anwendungen nicht
Je wichtiger KI-Agenten für den Geschäftsbetrieb werden, desto größer wird die Lücke zwischen herkömmlicher Observability und KI-spezifischen Anforderungen. Ohne spezialisiertes Monitoring fehlt Ihnen der nötige Einblick.
Unsichtbares Agentenverhalten
Herkömmliche APM-Werkzeuge verfolgen HTTP-Anfragen, nicht Agentenentscheidungen. Sie sehen nicht, warum Ihr Agent einen bestimmten Pfad gewählt, bestimmte Tools eingesetzt oder ein bestimmtes Ergebnis erzeugt hat.
Unkontrollierte KI-Kosten
Ohne erfasste Modell- und Token-Metadaten können Teams geschätzte KI-Kosten nicht den Projekten und Anfragen zuordnen, die sie verursacht haben.
Unentdeckte Halluzinationen
KI-Agenten geben falsche Informationen mit großer Sicherheit aus. Ohne semantische Evaluierung gelangen diese Fehler in den Produktivbetrieb, schädigen das Vertrauen und verursachen reale geschäftliche Schäden.
Leistungsverschlechterung
Latenzspitzen, Zeitüberschreitungen und sinkende Qualität bleiben unbemerkt, bis sich Nutzende beschweren. Dann ist die User Experience bereits beeinträchtigt.
Die Kosten fehlender Nachweise
Getrennte Logs erschweren es, einen Agentenlauf zu rekonstruieren, einen Evaluierungsfehler mit seinem Quellvorgang zu verbinden und Verhalten über Releases hinweg zu vergleichen.
Die Noveum-Lösung
KI-Agenten-Monitoring für den Produktivbetrieb
Noveum.ai verbindet hierarchische KI-Traces, operative Analysen, Datensätze und konfigurierte Evaluierungsergebnisse, damit Teams instrumentiertes Agentenverhalten untersuchen können.
Dashboard für KI-Operationen
Prüfen Sie Projekte, jüngste Anfrageaktivität, Latenz, Tokens, geschätzte Kosten, Fehler und Evaluierungsqualität in einem Workspace.
Hierarchische Trace-Visualisierung
Rekonstruieren Sie den aufgezeichneten Ablauf von Multi-Agenten-Workflows anhand von Parent-Child-Spans und erfassten Tool-Interaktionen.
Multi-Agenten-Workflow-Unterstützung
Verfolgen Sie instrumentierte CrewAI- und LangGraph-Workflows einschließlich aufgezeichneter Agentenübergaben, Tool-Aufrufe und gemeinsam genutzten Kontexts.
KI-Kosten verfolgen
Untersuchen Sie die Kostenzuordnung nach Projekt, Modell und Anfrage und konfigurieren Sie die aktuellen NovaGuard-Kostenobergrenzen, sofern diese Betaversion aktiviert ist.
Leistungsanalysen
P50/P95/P99-Latenz, Durchsatz, Fehlerraten und Trends der Token-Nutzung für frei wählbare Zeiträume.
Produktionsuntersuchung
Filtern Sie aktuelle Traces nach Projekt, Umgebung, Status, Nutzer, Sitzung, Service und Zeitraum und untersuchen Sie anschließend die Ausführungsnachweise.
Operative Signale mit Trace-Nachweisen
Nutzen Sie Dashboard-Trends zur Auswahl eines Projekts und Zeitraums und untersuchen Sie anschließend die instrumentierten Traces und Scorer-Ergebnisse hinter dem Signal.
Hierarchisches Span-Tracking
Instrumentierte LLM-Aufrufe, Tool-Nutzungen, Abrufe und Agentenschritte mit ihrem verfügbaren Kontext und Timing.
Latenzaufteilung
Vergleichen Sie die aufgezeichnete Dauer von LLM-Inferenz, Tool-Ausführung, Abruf und anderen instrumentierten Vorgängen.
Analyse der Token-Nutzung
Verfolgen Sie Eingabe- und Ausgabetoken pro Anfrage mit Kostenaufschlüsselung nach Anbieter.
Fehleranalyse
Filtern Sie Traces mit Fehlerstatus, öffnen Sie ihre Spans und untersuchen Sie aufgezeichnete Fehlermeldungen und Attribute.
Wichtige Funktionen
KI-Agenten-Monitoring auf Enterprise-Niveau
Hierarchisches KI-Tracing
Erfassen Sie die von Ihnen instrumentierten Vorgänge als hierarchische Traces, die den Ausführungskontext bewahren.
- Instrumented LLM calls with captured request and response fields
- RAG retrieval steps and document context
- Tool and function call execution
Operative Dashboards
Prüfen Sie Projekt- und Organisationstrends in Dashboards für KI-Operationen.
- Request-volume and latency trends
- Customizable time ranges and filters
- Project and environment segmentation
Kostenanalyse und Optimierung
Prüfen Sie gemeldete oder geschätzte Modellkosten und identifizieren Sie Vorgänge, die eine Untersuchung verdienen.
- Token usage by provider and model
- Cost attribution by project and agent
- Cost trends and current NovaGuard cost caps
Leistungskennzahlen
Vergleichen Sie aufgezeichnete Trends bei Anfragen, Latenz, Tokens, Kosten und Fehlern über einen ausgewählten Zeitraum.
- Request volume and average latency
- Token usage and estimated cost
- Error-rate trends and trace drill-down
Multi-Framework-Unterstützung
Verwenden Sie dokumentierte Framework-Integrationen oder instrumentieren Sie benutzerdefinierte Python-Vorgänge.
- LangChain, CrewAI, LangGraph, LiveKit
- OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Azure
- Custom implementations and direct APIs
112 veröffentlichte Evaluierungs-Scorer
Wenden Sie kompatible veröffentlichte oder benutzerdefinierte Scorer auf konfigurierte Datensatzelemente an und prüfen Sie anschließend gespeicherte Entscheidungen und Quellnachweise.
- Accuracy, relevance, and coherence
- Safety, bias, and toxicity detection
- Custom business rule evaluation
Funktioniert mit Ihrem gesamten KI-Stack
Verwenden Sie dokumentierte Integrationen für LangChain, LangGraph, CrewAI, LiveKit und Pipecat oder instrumentieren Sie benutzerdefinierte Python-Vorgänge.
Anwendungsfälle
Für KI-Workloads im Produktivbetrieb entwickelt
Verwenden Sie unterstützte Integrationen und benutzerdefinierte Instrumentierung für Chatbots, RAG-Anwendungen, Sprachsysteme und Multi-Agenten-Workflows.
Unternehmens-Kundensupport-Chatbots
Überwachen Sie KI-gestützte Support-Agenten, die täglich Tausende Kundeninteraktionen bearbeiten. Verfolgen Sie Lösungsqualität, Reaktionszeiten und Eskalationsmuster.
Multi-Agenten-Forschungssysteme
Verfolgen Sie komplexe Forschungsworkflows, in denen mehrere Agenten zusammenarbeiten: Forscher, Analysten und Synthesizer, die eigenständig zusammenarbeiten.
RAG-basierte Dokumentenverarbeitung
Überwachen Sie RAG-Pipelines, die Millionen von Dokumenten verarbeiten. Verfolgen Sie Abrufqualität, Kontextrelevanz und Genauigkeit der generierten Antworten.
Autonome Workflow-Automatisierung
Beobachten Sie KI-Agenten bei der Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse: von der Datenextraktion über Entscheidungsfindung bis hin zur Ausführung von Maßnahmen.
KI-gestützte Datenanalyse
Verfolgen Sie instrumentierte Datenanalyse-Agenten anhand erfasster Ein- und Ausgaben, Tool-Aufrufe und Schritte zur Berichterstellung.
Schnellstart
Mit einem instrumentierten Vorgang beginnen
Installieren Sie das Python-SDK, setzen Sie einen API-Schlüssel und instrumentieren Sie einen repräsentativen Vorgang oder binden Sie eine unterstützte Framework-Integration ein.
- 1
SDK installieren
- 2
API-Schlüssel hinzufügen
- 3
Vorgang instrumentieren
SDK installieren
Fügen Sie unser schlankes Python-SDK mit einem einzigen Befehl zu Ihrem Projekt hinzu.
pip install noveum-traceAPI-Schlüssel hinzufügen
Legen Sie Ihren API-Schlüssel als Umgebungsvariable fest. Die Organisation wird automatisch erkannt.
export NOVEUM_API_KEY=your-api-keyVorgang instrumentieren
Binden Sie einen Noveum-Callback an den LangChain-Aufruf an, den Sie tracen möchten, oder verwenden Sie einen Context Manager für benutzerdefinierten Code.
llm = ChatOpenAI(callbacks=[callback_handler])Keine Kreditkarte erforderlich
Bereit, Ihre KI-Agenten zu überwachen?
Starten Sie im Free-Plan, prüfen Sie Ihren ersten Trace und erweitern Sie die Instrumentierung, wenn die erfassten Nachweise nützlich sind.
FAQ
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Sie über KI-Agenten-Monitoring mit Noveum.ai wissen müssen.
Was ist KI-Agenten-Monitoring?
KI-Agenten-Monitoring ist eine spezialisierte Observability-Lösung zur Erfassung, Nachverfolgung und Analyse von KI-Agenten im Produktivbetrieb. Anders als herkömmliche APM-Werkzeuge berücksichtigt es KI-spezifische Kennzahlen wie Token-Nutzung, LLM-Latenz, Agentenentscheidungen und Tool-Interaktionen.
Worin unterscheidet sich Noveum.ai von herkömmlichen Monitoring-Werkzeugen?
Herkömmliche Monitoring-Tools verfolgen HTTP-Anfragen und Systemmetriken. Noveum.ai ergänzt hierarchische Traces für instrumentierte KI-Workflows, erfassten Token- und Kostenkontext, sofern verfügbar, eine Bibliothek mit 112 veröffentlichten Scorern für konfigurierte Evaluierungen sowie Integrationen für LangChain, LangGraph, CrewAI, LiveKit und Pipecat.
Welche KI-Frameworks unterstützt Noveum.ai?
Noveum.ai bietet fertige Integrationen für LangChain, LangGraph, CrewAI, LiveKit und Pipecat sowie direkte API-Integrationen mit OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Azure OpenAI und Google Cloud (Vertex AI). Alles Weitere funktioniert über die frameworkunabhängigen Context Manager des Python-SDKs.
Wie funktioniert die Kostenverfolgung in Noveum.ai?
Noveum.ai leitet Kosten aus erfassten Anbieter-, Modell- und Token-Metadaten ab, sofern diese verfügbar sind. Dashboards schlüsseln die Nutzung nach Projekt, Modell und Anfrage auf. Die aktuelle NovaGuard-Betaversion ergänzt Kostenobergrenzen für eine durchsetzende Integration; sie ist von NovaPilot-Empfehlungen getrennt.
Kann Noveum.ai Multi-Agenten-Systeme überwachen?
Ja. Bei instrumentierten Multi-Agenten-Workflows können hierarchische Traces die aufgezeichneten Parent-Child-Beziehungen zwischen Agentenschritten, Tool-Aufrufen und LLM-Interaktionen zeigen. Die Abdeckung hängt von den konfigurierten Framework-Callbacks und benutzerdefinierten Spans ab.
Sind meine Daten bei Noveum.ai sicher?
Noveum unterstützt Verschlüsselung und organisationsbezogene Zugriffskontrollen; für qualifizierte Enterprise-Vereinbarungen stehen Deployment-Optionen zur Verfügung. Die genauen Datenflüsse, Speichergrenzen, Kontrollen und operativen Zuständigkeiten hängen von der gewählten Architektur ab. Die SOC-2-Typ-II-Zertifizierung ist in Arbeit; prüfen Sie aktuelle Nachweise im Rahmen der Sicherheitsbewertung mit Noveum.
Wie lange dauert es, Noveum.ai einzurichten?
Installieren Sie das Python-SDK, setzen Sie den API-Schlüssel und instrumentieren Sie einen repräsentativen Vorgang. Prüfen Sie die resultierenden Spans und erfassten Felder im Explorer, bevor Sie die Integration erweitern.
Kann ich kostenlos starten?
Ja. Der Free-Plan enthält monatliche Nutzungsfreibeträge und erfordert keine Kreditkarte. Die aktuellen Limits und enthaltenen Funktionen finden Sie auf der Preisseite.
Beginnen Sie noch heute damit, Ihre KI-Agenten zu überwachen
Instrumentieren Sie einen repräsentativen Vorgang, untersuchen Sie seinen Trace und erweitern Sie die Abdeckung, sobald die erfassten Felder korrekt sind.
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